An Integrated Methodology of Knowledge-based Rules with Fuzzy Logic for Material Handling Equipment Selection

전문가 지식 및 퍼지 이론을 연계한 물류설비 선정 방안에 관한 연구

This paper describes a methodology for automating the material handling equipment (MHE) evaluation and selection processes by combining knowledge-based rules and fuzzy multi-criteria decision making approach. The methodology is proposed to solve the MHE selection problems under fuzzy environment. At the primary stage, the most appropriate MHE type among the alternatives for each material flow link is searched. Knowledge-based rules are employed to retrieve the alternatives for each material flow link. To consider and compare the alternatives, multiple design factors are considered. These factors include both quantitative and qualitative measures. The qualitative measures are converted to numerical measures using fuzzy logic. The concept of fuzzy logic is applied to evaluation matrices used for the selection of the most suitable MHE through a fuzzy linguistic approach. Thus, this paper demonstrates the potential applicability of fuzzy theory in the MHE applications and provides a systemic guidance in the decision-making process.

제조 라인의 설계에 있어서 물류설비의 선정은 매우 중요한 부분이다. 생산라인의 특성을 충분히 고려하여 물류설비를 선정하기 위해서는 다양한 요소들이 고려되어야 하며 그 요소들 가운데는 정량적인 요소(예, 자재 부피, 무게)들 뿐만 아니라 정성적인 요소(예, 유지 보수, 통합성)들도 포함된다. 정량적인 요소는 해당 물류설비의 사양 등을 통해 보다 쉽게 평가가 가능하지만 정성적인 요소는 객관적인 분석이 매우 어려운 부분이다. 실제 사례에서도 물류설비선정 시 정량적인 요소들만 검증되고 정성적인 요소들은 대부분 배제되는 것으로 나타나고 있다. 본 연구에서는 물류설비의 보다 효율적인 평가 및 선정을 위해 정량적인 요소뿐만 아니라 정성적인 요소들을 반영할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 전문가 지식 기반의 룰 (Rule) 및 퍼지 로직을 연계한 통합 방안을 개발하였다. 우선 전문가 지식 기반의 룰을 통해 해당 공정간 적절한 물류설비 유형 및 가능한 대안 유형들을 찾아내고 이들 중 정성적인 요소들까지를 반영하여 최적의 물류설비를 선정하기 위해 퍼지이론이 적용되었다. 본 연구를 통해 퍼지 이론의 제조 물류부분 적용 가능성을 제시하였다.